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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/12226
Título: | Internet of Things como ferramenta de gestão do conhecimento: exemplo com mineração de dados |
Autor(es): | FREITAS, Italo Nascimento |
Orientador(es): | YOGUI, Valter |
Tipo documental: | Monografia |
Palavras-chave: | Sistemas baseados em conhecimento;Internet das coisas;Mineração de dados |
Data do documento: | 11-Dez-2022 |
Editor: | 002 |
Referência Bibliográfica: | FREITAS, Italo Nascimento. Internet of Things como ferramenta de gestão do conhecimento: exemplo com mineração de dados, 2022. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de São Paulo, São Paulo, 2022. |
Resumo: | Este trabalho trata da Internet of Things como ferramenta de gestão do
conhecimento, especialmente na criação de conhecimento. Ainda há lacunas de
pesquisa sobre os insights nas características da criação de conhecimento dentro
dessas aplicações e esse trabalho visa dar alguma contribuição para esclarecê-las.
Para isso, escolheu-se a Mineração de Dados como metodologia e foi criado um
cenário para extrair conhecimento a partir de dados coletados de Internet of Things:
Prever a umidade do solo 12 horas no futuro de um conjunto de três plantas a partir
da umidade do solo atual e de outras características ambientais. Ao fim, conseguiu-se
essa previsão com uma taxa relativamente baixa de erros e alguns insights na criação
de conhecimento dentro das aplicações de Internet of Things, embora haja várias
limitações quanto aos modelos de previsão obtidos. This work deals with the Internet of Things as a knowledge management tool, especially in knowledge creation. There is still a research gap on the insights in the characteristics of knowledge creation within these applications and this work aims to make some contribution to clarify it. To achieve this, Data Mining was chosen as a methodology and a scenario was created to extract knowledge from data collected from Internet of Things: Predicting soil moisture 12 hours in the future of a set of three plants from current soil moisture and other environmental characteristics. This prediction was achieved with a relatively low rate of errors and some insights in knowledge creation from Data Mining in Internet of Things applications, although there are several limitations regarding the prediction models obtained. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/12226 |
Aparece nas coleções: | Trabalhos de conclusão de curso |
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